人工智能应用及研究概述-人工智能应用及研究概述论文
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用及研究概述的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用及研究概述的解答,让我们一起看看吧。
人工智能技术的缺陷与改进方法?
第一:对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一,这些具体的要求不仅涉及到数据的获取,还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展,未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二:技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件,实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展,所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善,所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下,有很多AI产品依然存在较大的缺陷,不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三:对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发(编程),这个过程往往需要使用者有一定的技术积累,这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因,尤其是对于广大的中小企业用户来说,搭建一个技术团队往往并不现实。
要想解决人工智能产品(软件)存在的这些问题,除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外,还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中,这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出,未来将有大量的人工智能应用推向市场,这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。
为什么人工智能要应用于医学领域?
目前所在公司是做医疗行业的,在公司的这段时间的感悟以及贴合自身去医院看病的经历,感觉人工智能在医学领域的重要性:
1、信息一体化,人工智能可以通过患者以往的患病史来判断得重病大病的几率;
2、对于一些慢***,可以起到复查和复诊,根据数据分析患者病情。
3、对于病人,对于一些常见病的治疗,可以通过人工智能进行治疗,降低了看病难的难度;
4、对于医生,可以通过数据起到参考和分析的作用,提高看病准确度;
5、对于社会,可以通过大数据分析,提前预防和解决一些难以解决的疾病的发生,和医学难题。
总之,合理利用人工智能可以大大降低治病难,难治病的难度系数,通过数据分析,可以提前预防和治疗一些隐藏病症。
人工智能有利于临床决策,或者可以为临床决策提供依据。不过人工智能无法替代医生,至少目前来看。
第一,门诊中,通过数据整合处理分析,人工智能可以通过病人的病史、简单的临床表现等,给出临床决策建议。人工智能处理信息的容量高、速度快,对一些简单疾病可以迅速排查。如果发展到一定程度,这可以大大缩短门诊中的问诊时间。(当然,这是理想状态)
第二,便于对检查结果的分析处理。可以横向、纵向对比病人的检查结果,有利于建立病人的健康病例,同时对解决疑难杂症提供了新可能。以往冷门的疑难杂症,往往只能依靠医生本人的经验。如果数据库中有录入,那么见到类似的检查结果,人工智能可以第一时间筛查出,并提示风险。
第三,人工智能可以缓解部分医患矛盾。人工智能可以充当医患之间“解释”的角色,医生在诊疗中来不及或者没有说清楚的事项,人工智能可以在诊疗前后向患者解释清楚。这也是目前希望人工智能可能应用的场景之一。
但是,临床研究是严肃严谨的,人工智能目前的应用,仅仅在于慢病管理、简单的健康建议和笼统风险提示上。未来还有很长的路要走,才能达到以上的几点希望。当然,科技发展日新月异,希望那一天会更快到来。
到此,以上就是小编对于人工智能应用及研究概述的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用及研究概述的2点解答对大家有用。
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